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7數(shù)據(jù)清洗和處理

1. 學(xué)號(hào):
2. 姓名:
3. 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代,原始數(shù)據(jù)常存在缺失、錯(cuò)誤、重復(fù)等問題。數(shù)據(jù)清洗通過識(shí)別和修復(fù) “______ 數(shù)據(jù)” 為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。
4. 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題 “5V” 模型包括缺失值、重復(fù)值、異常值、格式錯(cuò)誤和 ______ 輯矛盾。
5. NumPy 是 Python 的科學(xué) ______ 算核心庫,它提供了高性能的多維數(shù)組對(duì)象以及一系列用于數(shù)組操作的函數(shù)。
6. NumPy創(chuàng)建數(shù)組可傳入 Python ______ 表或嵌套列表。能夠創(chuàng)建一維、二維甚至多維數(shù)組。
7. NumPy生成特殊數(shù)組,等差序列用 np.______ ange () 生成。
8. NumPy生成特殊數(shù)組,全 0 數(shù)組用 np.______ ros () 創(chuàng)建。
9. NumPy生成特殊數(shù)組,單位矩陣用 np.______ e () 生成。
10. NumPy生成隨機(jī)數(shù)組,np.random.______ndom(10)生成在[0, 1)區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)數(shù)組。
11. NumPy數(shù)組維度數(shù)屬性:______ im(2 字母),如 arr.ndim=2。
12. NumPy數(shù)組元素總數(shù)屬性:______ ze(2 字母),如 arr.size=4。
13. NumPy數(shù)組各維度大小(數(shù)組的形狀):______ape(2 字母)。
14. NumPy數(shù)據(jù)類型屬性:______ ype(2 字母),如 int64、float32。
15. NumPy多維數(shù)組索引與切片,使用______號(hào)分隔的切片語法來獲取多維數(shù)組的特定部分。
16. NumPy按列拼接數(shù)組用 np.______ tack ()(2 字母),水平合并列數(shù)
17. Pandas 的二維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是 ______ taFrame(2 字母,縮寫)。
18. Pandas 讀取 CSV 文件的函數(shù)是 pd.______ ad_csv ()(2 字母)。
19. Pandas 按標(biāo)簽選取數(shù)據(jù)用 df.______ c [](2 字母),基于行列名。
20. Pandas 按位置選取數(shù)據(jù)用 df.______ oc [](2 字母),基于整數(shù)索引。
21. Pandas 處理缺失值的函數(shù)是 ______ opna () 和 fillna ()(2 字母)。
22. Pandas 檢測重復(fù)值用 ______ plicated ()(2 字母),刪除用 drop_duplicates ()。
23. Pandas 時(shí)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)日期格式用 pd._______datetime ()(2 字母)。
24. Pandas 提取年份用 dt.______ ar 屬性(2 字母),月份用 dt.month。
25. Pandas 分組聚合核心函數(shù)是 ______ oupby ()(2 字母),如按列分組。
26. Pandas 合并數(shù)據(jù)時(shí),內(nèi)連接參數(shù) how='______ ner'(2 字母),默認(rèn)值。
27. Pandas 模糊查詢,文本數(shù)據(jù)清洗用 str.______ ntains ()(2 字母),實(shí)現(xiàn)模糊查詢。
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